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Bispectrum and recurrent neural networks: Improved classification of interictal and preictal states

Laura Gagliano, Elie Bou Assi, Dang K. Nguyen et Mohamad Sawan

Article de revue (2019)

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Abstract

This work proposes a novel approach for the classification of interictal and preictal brain states based on bispectrum analysis and recurrent Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks. Two features were first extracted from bilateral intracranial electroencephalography (iEEG) recordings of dogs with naturally occurring focal epilepsy. Single-layer LSTM networks were trained to classify 5-min long feature vectors as preictal or interictal. Classification performances were compared to previous work involving multilayer perceptron networks and higher-order spectral (HOS) features on the same dataset. The proposed LSTM network proved superior to the multilayer perceptron network and achieved an average classification accuracy of 86.29% on held-out data. Results imply the possibility of forecasting epileptic seizures using recurrent neural networks, with minimal feature extraction.

Mots clés

biomedical engineering, epilepsy

Sujet(s): 1900 Génie biomédical > 1900 Génie biomédical
1900 Génie biomédical > 1901 Technologie biomédicale
Département: Département de génie électrique
Institut de génie biomédical
Centre de recherche: Autre
Organismes subventionnaires: NSERC / CRSNG, Epilepsy Canada, Institute for Data Valorization (IVADO)
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/4876/
Titre de la revue: Scientific Reports (vol. 9, no 1)
Maison d'édition: Nature
DOI: 10.1038/s41598-019-52152-2
URL officielle: https://doi.org/10.1038/s41598-019-52152-2
Date du dépôt: 14 juil. 2021 11:19
Dernière modification: 30 sept. 2023 03:27
Citer en APA 7: Gagliano, L., Bou Assi, E., Nguyen, D. K., & Sawan, M. (2019). Bispectrum and recurrent neural networks: Improved classification of interictal and preictal states. Scientific Reports, 9(1). https://doi.org/10.1038/s41598-019-52152-2

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